基于[k]-近邻与局部相似度的稀疏子空间聚类

为了获得结构更加合理的仿射矩阵,提出了一种基于[k]-近邻与局部相似度的稀疏子空间聚类算法。该算法首先计算每个点的[k]-近邻,并对其用[k]-近邻数据点进行线性表示,使仿射矩阵在整体稀疏的情况下保证局部的强线性关系。基于图论知识,利用数据的实际分布情况对仿射矩阵进行约束,使仿射矩阵进一步合理地等价于待进行谱聚类的相似矩阵。在人造数据集、随机生成的子空间数据集、图像数据集以及真实数据集上进行了实验,结果表明该算法是有效的。     

倒立摆系统的泛逻辑控制及相关比较研究

针对水平导轨直线型二级倒立摆的稳定控制问题,提出了基于泛组合运算模型的泛逻辑控制方法,并设计实现了其线性二次型最优调节器、拟人智能控制器和模糊控制器。通过对各控制器设计特点和控制效果的比较研究发现,所提出的泛逻辑控制器由于本质上具有的柔性特征,对系统具有较高的控制精度,在控制快速性和稳定性方面表现较好。     

基于零级泛与运算的谓词形式系统及其完备性

泛逻辑是在研究柔性世界逻辑规律时发现的一个新的连续值的逻辑体系,它通过引入广义相关性和广义自相关性刻画命题之间的相互关系.本文主要解决基于零级泛与运算的一阶谓词演算形式系统(V)ULh∈(0,1]的完备性.通过引入全称量词和存在量词,建立与命题形式系统ULh∈(0,1]相对应的一阶谓词形式系统(V)ULh∈(0.1],并证明其完备性定理.从而得到系统(V)ULh∈(0,1]的语义和语构是和谐的.     

谓词形式系统VUL-h∈[0.75,1]及其完备性

主要解决基于一级泛与运算的一阶谓词演算形式系统VUL^-_h∈[0.75,1]的完备性。通过引入全称量词和存在量词,建立与命题形式系统VUL^-_h∈[0.75,1]相对应的一阶谓词形式系统VUL^-_h∈[0.75,1],证明其完备性定理。从而说明形式系统VUL^-_h∈[0.75,1]的语义和语构是和谐的。     

基于自适应遗传算法的神经网络字符识别

为了增强传统自适应遗传算法在进化初期的鲁棒性及避免早熟收敛,给出了一种改进算法,并利用这一算法来调整BP模型的网络权值与阈值,最后将新算法应用于字符的识别．仿真结果表明,新算法比BP算法具有更强的识别能力．     

基于零级泛与运算的谓词形式系统及其可靠性*

对基于零级泛与运算的一阶谓词演算形式系统进行公理化。通过引入全称量词和存在量词,建立与命题形式系统ULh∈(0,1]相对应的一阶谓词形式系统ULh∈(0,1],证明了其可靠性定理和演绎定理。从而得到所给形式系统中的定理均为重言式,保证了推理的有效性。     

构造样本k近邻数据的多标签分类算法

在多标签分类问题中,通过k近邻的分类思想,构造测试样本关于近邻样本类别标签的新数据,通过回归模型建立在新数据下的多标签分类算法。计算测试样本在每个标签上考虑距离的k近邻,构造出每个样本关于标签的新数据集。对新数据集采取线性回归和Logistic回归,给出基于样本k近邻数据的多标签分类算法。为了进一步利用原始数据的信息,考虑每个标签关于原始属性的Markov边界,结合新数据的特征建立新的回归模型,提出考虑Markov边界的多标签分类算法。实验结果表明所给出的方法性能优于常用的多标签学习算法。     

融合KL信息的多视图模糊聚类算法

现有多视图模糊C均值聚类（FCM）算法通常将一个多视图分解为多个单视图进行数据处理,导致视图数据聚类精度降低,从而影响全局数据划分结果。为实现高维数据和多视图数据的高效聚类,提出一种基于KL信息的多视图自加权模糊聚类算法。将多个视图信息及其权重进行拟合融入标准FCM算法,求解多个隶属度矩阵和质心矩阵。在此基础上,通过附加KL信息作为模糊正则项进一步修正共识隶属度矩阵并保持权重分布的平滑性,其中KL信息是视图隶属度与其共识隶属度的比值,最小化KL信息会使每个视图的隶属度偏向于共识隶属度以得到更好的聚类结果。实验结果表明,该算法相比于传统聚类算法具有更好的聚类效果和更快的收敛速度,尤其在3-Sources数据集上相比于MVASM算法的聚类精度、标准化互信息和纯度分别提升了7.46、15.34和5.48个百分点。     

标签相关的多标签分类算法

针对多标签分类问题,建立一种考虑标签间相关性的多标签分类模型.首先,对属性值为数值型的多标签数据集,建立基于类和属性依赖度的离散化MLAIM(Multi-Label Attribute Interdependence Maximization)算法.其次,通过对标签集进行贝叶斯网结构学习,得到每个标签的父节点,提出标签相关的多标签分类模型,即MLLD(Multi-Label Classification algorithm based on Lael Dependency)算法,并给出MLLD算法的具体过程.通过数值实验将MLLD算法与二元关联(BR)算法等4种算法进行比较,结果表明MLLD算法分类效果更好.     

泛逻辑的中极形式系统中的广义重言式理论

论文对泛逻辑的广义重言式理论进行研究,给出了泛逻辑的中极形式系统中的广义重言式的一系列性质。主要结果有:在泛逻辑的中极形式系统中,对于犤0,1犦内的任意有理数,均有可达重言式,且是类类互异的;给出有理点的一个升级算法;当α∈Q∩(0,1)时,犤α犦-MP规则与犤α犦-HS规则不成立。